前些日子，有一次和金色葡萄讨论了 blog 阅读的问题，他给出了一个非常简单有效的 Feed 评分方法，一个基于 google reader trends 的方法。下面这段引自金色金色葡萄给我发的 Gmail。
用 Reading trends 中的 starred 除以 Subscription trends中的Items/Day，分别得到每一个 blog 的评分。比如生活帮-LifeBang的评分是 9/0.8=11.25，而你的 beyond search 的评分是 4/0.3＝3.3，属于一个相当高的评分了，不过因为是刚刚订阅的，有一定的”新加入优势”。
这个方法我个人认为其实有个小瑕疵。比如从金色葡萄公布的结果来看，keso 的得分就不是很高，究其原因，是因为 keso 的 starred 数很少。这其实是比较正常的，对于整体来讲很重要的东西，人们通常不再就其中的个体作特殊标注了。这应该也是金色葡萄 对 keso 的文章 starred 比较少的原因。
当然，对于个人使用的一个评分方法，这也够用了。但其实这种 Rank 式的方法应该是可以发扬光大的，尤其是围绕每一个 post，仔细研究的话，应该有不少参数可以用来作数据分析。比如这个 PostRank。豆瓣的“九点”应该就可以按照这个思路作下去，“必看”的就不需要再对单独的 post 进行评分了，对于“关注”或者“偶尔看”的 blog，就应该作一些评分方面的工作，以免不感兴趣的 post 干扰用户的阅读。
我之前也曾经写过一篇 blog，《Only alpha: RSS 文章推荐》，简单说了说我的看法。Only alpha 栏目，是记录我对一些互联网产品的想法，基本都还很不成熟。
Matt 曾经写过一篇文章《Taming the RSS beast》，提出了他认为解决 Feed overload 的四个方法：
- The author decides，作者决定，例如 keso 的 “top 10 post of 2006”。
- The community decides，社区决定，例如 Top Today link on Digg。
- The reader’s friends decides，这个我还没找到实际的例子，豆瓣应该作作这个，google reader 的“shared items”也许也会朝这个方向发展。
- The feed reader decides，阅读器决定，这个应该好多人都在努力。
简单的分析一下这四种方法。anthor decides 方法用处不大，作者当然希望越多人看到自己越多的文章最好。Digg 是 community decides 一个很好也是很成功的例子，但这种方法通常代表的是一个 Group 整体的观点，在一定程度上缺乏个性化。friends decides 肯定大有可为，也是我个人最为看好的方向，他的基本原理和推荐类似，“人以群分”，朋友的推荐通常是最有效的，但要走的路还很长。feed reader decides 是最可行的自动化方法，长时间的使用 reader，可以让它充分了解你的阅读习惯。
国外现在已经出现了专注于作 feed filter 的 service，比如 Blastfeed 和 FeedRinse。有人置疑为什么要把 feed filter 和 feed reader 分开来作？Blastfeed 的 Patrick 给出了他的解释，我个人感觉非常有说服力和远见！
“One other direction we want to take Blastfeed to would be to use it as a platform to manage all kinds of media generating/powering RSS. For instance, TV / VOD providers could send their programs in RSS, and users could actually set a channel for such specific topic of interest. Whenever a TV / VOD content described in the RSS feeds matches the users requirements it could trigger a notification to an application that would record the film for later viewing, etc. Combination with other media assets (Podcasts, videocast, news and blogs feeds, company feeds, etc.) can then be envisaged as well.”
我个人正在关注这三个服务：Tailrank、TouchStone 和 Blastfeed。
